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题名基于感知学习算法的地铁通信故障定位方法
被引量：1
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作者
田欣玉
王东旭
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机构
郑州地铁集团有限公司
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出处
《长江信息通信》
2023年第2期63-65,共3页
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文摘
由于对异常地铁通信程度的不够完善,导致在故障定位阶段准确性较低,为此,提出基于感知学习算法的地铁通信故障定位方法。考虑到地铁通信系统输出日志中的单个异常状态受其在整个通信系统中的占比影响,无法直接作为判断通信设备是否存在异常的标准,对单位运行时间内地铁通信节点状态权重进行差异化设置后,实现对其异常严重程度的计算,并根据计算结果与告警阈值之间的关系构建了通信节点的故障告警函数,以此判断通信节点是否存在异常。在机器学习中的二元分类函数PLA算法中引入了误差函数,计算得到满足分类要求的目标参数值,根据分类结果判断各个通信节点的状态,实现对故障的定位。测试结果表明,在SINR阈值范围为-3dBm条件下,设计方法对故障定位的准确度为100.0%,在SINR阈值范围为-10dBm条件下,设计方法对故障定位的准确度为80.0%。
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关键词
感知学习算法
故障定位
告警阈值
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分类号
TN913.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于感知学习算法的地铁通信故障研究
被引量：3
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作者
孙亚非
郭盛
李可
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
沧州职业技术学院信息工程系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第8期94-99,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60974018)~~
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文摘
针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况。该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示。利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障预测方式的有效性。这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障具有重要的借鉴意义。
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关键词
地铁通信
无线通信
故障预测
感知学习算法
大数据分析
AP
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Keywords
subway communication
wireless communication
fault prediction
perception learning algorithm
big data analysis
AP
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分类号
TN913-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[电子电信—信息与通信工程]
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题名用感知机学习算法改善MUSIC测向算法的分辨率
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作者
杨玉丽
庞伟正
席志红
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨
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出处
《应用科技》
CAS
2002年第2期12-13,11,共3页
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文摘
文中指出了通过计算机仿真了解到的影响MUSIC测向算法分辨率的一些因素 ,分析了造成MU SIC测向算法计算机仿真的分辨率较低的原因 ,并提出了一种用人工神经网络中的感知机学习算法改善MU
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关键词
MUSIC测向算法
神经网络
感知机学习算法
多元天线阵
分辨率
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Keywords
MUSIC
neural network
perceptron training algorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN820.12
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名雷达极化对角加载检测器的最优权重算法
- 4
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作者
曹运运
杨子渊
刘维建
刘涛
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机构
海军工程大学电子工程学院
空军预警学院
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出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2023年第2期222-230,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.62171452,61771483)。
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文摘
针对复杂海杂波环境下极化SAR图像弱小目标检测难题,最近提出的雷达极化对角加载滤波器融合了极化白化滤波器(PWF)和极化检测优化滤波器(PDOF)的优势,通过选择合适的线性加权系数,能够突破非高斯杂波背景下的目标检测性能限制。但是如何获取该线性组合的最优加权权重是该方法的难点。首先重新构造了基于线性组合的雷达极化对角加载检测器,在此基础上从曲线下面积(AUC)的检测性能评估角度给出了线性组合的最优化数学模型,并提出了基于该准则的最优权重算法。为加快求解速度,分别提出了基于Fisher准则线性判别分析(LDA)、基于口袋感知机学习算法(PPLA)和以LDA解为初值AUC求解算法等三种简化求解方法。最后通过仿真和实测实验验证了以上方法的有效性和鲁棒性,结果表明以LDA解为初值的AUC求解算法综合性能最佳。
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关键词
对角加载检测器(DLD)
线性判别分析(LDA)
极化SAR
舰船目标检测
基于口袋感知机学习算法(PPLA)
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Keywords
diagonalloadingdetector(DLD)
lineardiscriminantanalysis(LDA)
polarimetricSAR
shipdetection
pocket perceptron learning algorithm(PPLA)
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TN957
[电子电信—信息与通信工程]
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